過去数年にわたって、世界の主要な醸造所とガラス包装ユーザーは、プラスチックの使用を減らし、環境汚染を減らすことのメガトレンドに続いて、包装材料の二酸化炭素排出量の大幅な削減を要求してきました。長い間、ホットエンドを形成するタスクは、主にコールドエンドの懸念であった製品の品質にあまり関心がなく、アニーリング炉にできるだけ多くのボトルをアニーリング炉に届けることでした。 2つの異なる世界と同様に、ホットエンドとコールドエンドは、アニーリング炉によって分割線として完全に分離されています。したがって、品質の問題の場合、コールドエンドからホットエンドまでのタイムリーで効果的なコミュニケーションやフィードバックはほとんどありません。または、通信やフィードバックがありますが、アニーリング炉の時間が遅れているため、通信の有効性は高くありません。したがって、高品質の製品が充填機に供給されるようにするために、コールドエンドエリアまたは倉庫の品質管理では、ユーザーが返品するか、返品する必要があるトレイが見つかります。
したがって、ホットエンドでの製品品質の問題を時間内に解決し、成形装置が機械の速度を向上させ、軽量ガラスボトルを達成し、炭素排出量を削減するのに役立つことが特に重要です。
ガラス業界がこの目標を達成するのを支援するために、オランダのXPAR Companyは、センサーによって送信される情報が一貫性があり効率的であるため、ガラスボトルと缶のホットエンド形成に適用されるセンサーとシステムの開発に取り組んできました。手動配達よりも高い！
カルレットの品質、粘度、温度、ガラスの均一性、周囲温度、コーティング材料の摩耗、さらには油化、生産の変更、ユニットまたはボトルの設計を停止/開始するなど、カルレットの品質、粘度、温度、ガラスの均一性、周囲温度、老化、摩耗など、ガラス製造プロセスに影響を与えている成形プロセスには、干渉因子が多すぎます。論理的には、すべてのガラスメーカーが、GOB状態（重量、温度、形状）、GOB負荷（速度、到着の長さ、時間の位置）、温度（緑、カビなど）、パンチ/コア、ダイ）など、これらの予測不可能な妨害を統合して、成形への影響を最小限に抑え、ガラス瓶の品質を改善することを目指しています。
GOBステータス、GOB負荷、温度、ボトルの品質データに関する正確でタイムリーな知識は、より高い機械速度でより軽く、強い、欠陥のないボトルと缶を生産するための基本的な基盤です。センサーが受け取ったリアルタイム情報から始めて、実際の生産データは、人々のさまざまな主観的な判断ではなく、後のボトルがあり、欠陥があるかどうかを客観的に分析するために使用されます。
この記事では、ホットエンドセンサーの使用が、より低いガラスジャーと瓶を生成する方法に焦点を当て、機械の速度を上げながら、欠陥率が低いことに焦点を当てる方法に焦点を当てます。
この記事では、ホットエンドセンサーを使用すると、欠陥率が低いため、より軽量で強力なガラスジャーが生成され、機械の速度が向上する方法に焦点を当てます。
1。ホットエンド検査とプロセス監視
ボトル用のホットエンドセンサーと検査缶を使用すると、ホットエンドで大きな欠陥を排除できます。ただし、ボトルのホットエンドセンサーと検査缶は、ホットエンド検査にのみ使用しないでください。ホットまたはコールドの任意の検査機と同様に、センサーはすべての欠陥を効果的に検査することはできません。また、ホットエンドセンサーにも同じことが当てはまります。また、すべてのスペース外のボトル、または生産可能なすべての生産時間とエネルギーを廃棄することができるため（およびCO2を生成します）、ホットエンドセンサーの焦点と利点は、欠陥のある製品の自動検査だけでなく、欠陥予防にあります。
ホットエンドセンサーを使用したボトル検査の主な目的は、重大な欠陥を排除し、情報とデータを収集することです。さらに、個々のボトルは顧客の要件に従って検査することができ、ユニット、各GOB、またはランカーのパフォーマンスデータの概要を説明します。ホットエンドの注ぎや固執を含む主要な欠陥の排除により、製品はホットエンドスプレーとコールドエンドの検査機器を通過することを保証します。各ユニットと各GOBまたはランナーのキャビティパフォーマンスデータを使用して、効果的な根本原因分析（学習、予防）および問題が発生したときに迅速な是正措置を講じることができます。リアルタイム情報に基づいたホットエンドによる迅速な是正措置は、安定した成形プロセスの基礎である生産効率を直接改善できます。
2。干渉係数を減らします
多くの干渉要因（カレットの品質、粘度、温度、ガラスの均一性、周囲温度、コーティング材料の劣化と摩耗、給油、生産の変更、停止/開始ユニット、またはボトルデザイン）がガラス製造船に影響することはよく知られています。これらの干渉因子は、プロセスの変動の根本原因です。そして、成形プロセスがより多くの干渉因子にさらされるほど、より多くの欠陥が生成されます。これは、干渉要因のレベルと頻度を減らすことが、より軽く、より強力、欠陥のない、より高速の製品を生産するという目標を達成するために大いに役立つことを示唆しています。
たとえば、ホットエンドは一般に、油塗りに大きな重点を置いています。確かに、給油は、ガラス瓶の形成プロセスの主な注意散漫の1つです。
給油によってプロセスの妨害を減らす方法はいくつかあります。
A.マニュアルオイル：SOP標準プロセスを作成し、各給油サイクルの効果を厳密に監視して給油を改善します。
B.手動給油の代わりに自動潤滑システムを使用してください。手動給油と比較して、自動油塗りにより、給油頻度と油塗り効果の一貫性が確保されます。
C.自動潤滑システムを使用して給油を最小限に抑える：給油の頻度を減らしながら、油塗り効果の一貫性を確保します。
給油によるプロセス干渉の削減度は、
3.治療は、プロセスの変動の原因を引き起こして、ガラスの壁の厚さ分布をより均一にします
さて、上記の乱れによって引き起こされるガラス形成プロセスの変動に対処するために、多くのガラスメーカーはより多くのガラス液を使用してボトルを作っています。壁の厚さ1mmの顧客の仕様を満たし、合理的な生産効率を達成するために、壁の厚さの設計仕様は、1.8mm（小さな口の吹き吹きプロセス）からさらに2.5mm（吹き込みと吹き込みプロセス）までの範囲です。
この壁の厚さの増加の目的は、欠陥のあるボトルを避けることです。ガラス産業がガラスの強度を計算できなかった初期の頃、この壁の厚さの増加は過剰なプロセスの変動（または成形プロセス制御の低レベル）を補償し、ガラス容器メーカーとその顧客が受け入れることに容易に損なわれました。
しかし、この結果、各ボトルの壁の厚さは非常に異なります。ホットエンドの赤外線センサー監視システムを通じて、成形プロセスの変化がボトル壁の厚さの変化につながる可能性があることが明確にわかります（ガラス分布の変化）。下の図に示すように、このガラス分布は基本的に次の2つのケースに分割されています。ガラスの縦方向分布と横分布。生成された多数のボトルの分析から、ガラス分布は垂直と水平の両方で常に変化していることがわかります。ボトルの重量を減らし、欠陥を防ぐために、これらの変動を減らすか回避する必要があります。溶融ガラスの分布を制御することは、より少ない欠陥、さらにはゼロに近い高速でより軽量で強いボトルと缶を生産するための鍵です。ガラスの分布を制御するには、ボトルの継続的な監視と、ガラス分布の変化に基づいてオペレーターのプロセスを生産し、測定する必要があります。
4.データの収集と分析：AIインテリジェンスを作成します
ますます多くのセンサーを使用すると、ますます多くのデータを収集します。このデータをインテリジェントに組み合わせて分析すると、プロセスの変更をより効果的に管理するためのより良い情報が提供されます。
究極の目標：ガラス形成プロセスで利用可能なデータの大規模なデータベースを作成し、システムがデータを分類およびマージし、最も効率的な閉ループ計算を作成できるようにします。したがって、より現実的になり、実際のデータから開始する必要があります。たとえば、電荷データまたは温度データはボトルデータに関連していることがわかっています。この関係がわかったら、ガラスの分布のシフトが少ないボトルを生産して、欠陥が減少するように電荷と温度を制御できます。また、一部のコールドエンドデータ（気泡、亀裂など）もプロセスの変更を明確に示すことができます。このデータを使用すると、ホットエンドで気付かない場合でも、プロセスの差異を減らすことができます。
したがって、データベースがこれらのプロセスデータを記録した後、AIインテリジェントシステムは、ホットエンドセンサーシステムが欠陥を検出する場合、または品質データがセットアラーム値を超えていることを発見した場合に、関連する改善策を自動的に提供できます。 5.センサーベースのSOPまたはフォームモールディングプロセスの自動化を作成します
センサーを使用したら、センサーが提供する情報を中心にさまざまな生産措置を整理する必要があります。センサーではますます現実的な生産現象が見ることができ、送信される情報は非常に還元的で一貫性があります。これは生産にとって非常に重要です！
センサーは、ゴブ（重量、温度、形状）、充電（速度、長さ、到着時間、位置）、温度（preg、die、パンチ/コア、ダイ）の状態を継続的に監視して、ボトルの品質を監視します。製品の品質の変動には理由があります。原因がわかったら、標準的な操作手順を確立して適用できます。 SOPを適用すると、工場の生産が簡単になります。顧客のフィードバックから、センサーとSOPのために、ホットエンドで新しい従業員を簡単に採用することが容易になっていると感じています。
理想的には、特にますます多くのマシンセット（オペレーターが48の空洞を適切に制御できない12セットの4ドロップマシンなど）がある場合、自動化を可能な限り適用する必要があります。この場合、センサーはデータを分析し、データをランクアンドトレインタイミングシステムにフィードバックすることにより、必要な調整を行います。フィードバックはコンピューターを介して単独で動作するため、ミリ秒で調整できます。これは、最高のオペレーター/専門家でさえできないものです。過去5年間で、閉ループ（ホットエンド）自動制御が利用可能であり、GOB重量、コンベアのボトル間隔、カビの温度、コアパンチストローク、およびガラスの縦方向分布を制御しました。近い将来、より多くの制御ループが利用可能になることが予見可能です。現在の経験に基づいて、異なるコントロールループを使用すると、プロセスの変動の減少、ガラス分布の変動の減少、ガラスボトルや瓶の欠陥が少ないなど、同じプラスの効果が基本的に生じる可能性があります。
より軽く、より強力で、（ほぼ）欠陥のない、より高速、より高い生産の欲求を達成するために、この記事でそれを達成するためのいくつかの方法を紹介します。ガラス容器産業のメンバーとして、私たちはプラスチックおよび環境汚染を減らすというメガトレンドに従い、主要なワイナリーや他のガラス包装ユーザーの明確な要件に従い、包装材料業界の二酸化炭素排出量を大幅に削減します。また、すべてのガラス製造業者について、より軽く、より強力な（ほぼ）欠陥のないガラスボトルを生産し、機械速度が高くなると、炭素排出量を削減しながら、投資収益率が向上する可能性があります。
投稿時間：2022年4月